Autosõitja sõidustiilist oleneb, millise sagedusega tuleb kütusepaaki täita. Mõned inimesed täidavad autopaagi alles tühjaks saamise lähenedes ja teised teevad seda juba, kui arvesti näidik on alles “1⁄2”. Sellest tulenevalt saame arvutada inimese harjumuse täiteprofiili ja kasutada monitori soovitusi saamaks infot lähedalasuvate bensiinijaamade kohta, et aidata juhil raha kokku hoida. Pikemas perspektiivis oleks võimalik teha koostööd ka kohalike teenindusjaamadega ja näiteks esitada oma pakkumisi otse kasutajatele. Sel viisil saab teha ettepanekuid ka teel olevate odavate teenindusjaamade või restoranide kohta.
#000011
Kasutusjuhtum: põhjalikud teleri vaatamise analüüsid
#000012
Kaasaegseid tehnoloogiaid, näiteks masinõpet, saab kasutada perekonna tüüpilise televisioonikäitumise põhjalikuks analüüsimiseks. Seda näiteks telerisse paigaldatud seadme abil, mis kasutab silma jälgimise süsteemi, et tuvastada, kas ja kui paljud tarbijad tegelikult aktiivselt telerit vaatavad ning hiljem on analüüsi tulemus võimalik salvestiste abil kindlaks teha. Kogutud andmete põhjal saab harjumuslikke mustreid analüüsida ja kasutada tulemust ennustavalt üksikute reklaamsaadete planeerimise jaoks. Näiteks, kui 10-aastane tüdruk jälgib tähelepanelikult teleriekraani, siis milleks esitada selle perioodil pesuvahendi reklaami? Sel juhul oleks reklaam, mis on suunatud just sellele nooremale sihtrühmale ilmselt palju tõhusam?
#000013
Kas teadsite, et saate kasutada masinaõpet PostgreSQL-i andmebaasis varunduste ökonoomseks käitamiseks? Loe rohkem meie tasuta whitepaper-ilt “Masinõppe kasutamine andmete varundamiseks kuluefektiivsel viisil”!
#000018